インテル® oneMKL BigDL: Apache Spark* 上の最適化されたディープラーニング
この記事は、インテルの The Parallel Universe Magazine 28 号に収録されている、オープンソースの分散型ディープラーニング・フレームワークでディープラーニングの普及を促進する取り組みを紹介した章を抜粋翻訳したも...
インテル® oneMKL
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HPC データとコードの並べ替え: 最適化とメモリー – パート 1
この記事は、インテル® デベロッパー・ゾーンに公開されている「Putting Your Data and Code in Order: Optimization and Memory – Part 1」の日本語参考訳です。 この記事の PD...
その他 インテル Parallel Universe 27 号日本語版の公開
インテル Parallel Universe マガジンの最新号が公開されました。この号では、20 周年を迎える OpenMP* について取り上げます。また、新しいインテル® AVX-512 命令セットにより以前は不可能だったベクトル化を行う...
インテル® oneMKL インテル® MKL の DNN プリミティブ
この記事は、インテル® デベロッパー・ゾーンに公開されている「Introducing DNN primitives in Intel® Math Kernel Library」( の日本語参考訳です。 この記事の PDF 版はこちらからご利...
インテル® oneMKL インテル® Distribution for Python* におけるより高速な乱数生成
この記事は、インテル® デベロッパー・ゾーンに公開されている「Faster random number generation in Intel® Distribution for Python*」( の日本語参考訳です。 インテル® Dis...
インテル® oneMKL インテルが推進するディープラーニング・フレームワーク
この記事は、インテルの The Parallel Universe Magazine 27 号に収録されている、インテルが推進するディープラーニング・フレームワークに関する章を抜粋翻訳したものです。 人工知能 (AI) は、本来は人の知能が...
インテル® oneMKL AI に対するニーズの高まりに対応する
この記事は、インテル® デベロッパー・ゾーンに公開されている「Scaling to Meet the Growing Needs of AI」( の日本語参考訳です。 この記事の PDF 版はこちらからご利用になれます。 人工知能 (AI)...
HPC 行列-行列乗算のパックのオーバーヘッドを減らす
この記事は、インテルの The Parallel Universe Magazine 27 号に収録されている、マシンラーニング向けの小規模行列に対応する新機能に関する章を抜粋翻訳したものです。 汎用行列-行列乗算 (GEMM) は、多くの...
インテル® oneMKL インテルの Caffe* を CentOS* 7.2 上にインストールする
この記事は、エクセルソフト株式会社 Technical Support の竹田 賢人が執筆しました。 はじめに ここでは、インテルの Caffe* の動作に必要なコンポーネントを準備して、動作環境を構築する手順を紹介します。CPU 動作を行...
インテル® DPC++/C++ コンパイラー インテル® Parallel Studio XE Composer Edition 製品にバンドルされているインテル® IPP、インテル® MKL、およびインテル® TBB のバージョン
この記事は、インテル® デベロッパー・ゾーンに公開されている「Which version of the Intel® IPP, Intel® MKL and Intel® TBB Libraries are Included in the ...
インテル® oneDAL インテルのハイパフォーマンス・ライブラリーにより MeritData 社が Tempo* ビッグデータ・プラットフォームをスピードアップ
この記事は、インテルの The Parallel Universe Magazine 26 号に収録されている、ビッグデータのアルゴリズムと可視化のパフォーマンス向上と可能性についてのケーススタディーに関する章を抜粋翻訳したものです。 Me...
インテル® oneDAL マシンラーニングにおける Python* パフォーマンスの壁を乗り越える
この記事は、インテルの The Parallel Universe Magazine 26 号に収録されている、さまざまなツールと手法によりマシンラーニングで Python* のパフォーマンスを向上する方法に関する章を抜粋翻訳したものです。...
インテル® oneDAL ビッグデータ解析とマシンラーニングの有効利用
この記事は、インテルの The Parallel Universe Magazine 26 号に収録されている、インテル® パフォーマンス・ライブラリーを利用したビッグデータ時代のアプリケーションの課題への取り組みに関する章を抜粋翻訳したも...
HPC 京都大学における GPU を超える CPU の優れたパフォーマンスの検証
この記事は、インテル® デベロッパー・ゾーンに公開されている「Superior Performance Commits Kyoto University to CPUs Over GPUs」( の日本語参考訳です。 京都大学大学院医学部では...
インテル® oneMKL インテル® MKL 2017: 複雑な問題を解くためのクックブック
インテル® マス・カーネル・ライブラリー (インテル® MKL) には、行列を乗算する、連立方程式を解く、フーリエ変換を行うなど、さまざまな数値問題を解く際に役立つ多くのルーチンが含まれています。専用のインテル® MKL ルーチンが用意され...
